1. CUANTIFICACIÓN DE IMAGEN CEREBRAL DE PERFUSIÓN CT IMPLEMENTADA CON LA PLATAFORMA GIMIAS. Autor: David Soto Iglesias Director: Raúl Tudela Tutor: Domènec Ros Realizado en: CIBER-BNN

2. ÍNDICE Objetivos Teoría Isquemia CT Perfusión Mapas GIMIAS Métodos de Cálculo Preprocesado Cálculo de mapas Postprocesado Integración en GIMIAS Casos Estudiados Conclusiones y evoluciones futuras

3. OBJETIVOS Conocimiento de isquemia cerebral y técnica de imagen utilizada. Cálculo de parámetros de perfusión, para la delimitación de las zonas del ataque isquemia. Limitaciones de los software comerciales actuales Obtener mapas más versátiles.

4. TEORÍA-Isquemia Producida por déficit de sangre oxigenada Oclusión de arterias cerebrales (embolia). Consecuencias depende del tiempo y la zona afectada. Dos Zonas (núcleo y zona de penumbra). El núcleo son células muertas y no se puede recuperar. La zona de penumbra son células afectadas pueden recuperarse con una rápida perfusión. Su definición indica pacientes aptos para el tratamiento.

5. TEORÍA – CT Perfusión. Se inyecta un contraste Se Toman 26 volúmenes durante 40s en intervalos constantes Obtención de curvas concentración-tiempo. Cálculo de parámetros de perfusión

6. TEORÍA - Mapas Cerebral BloodFlow (CBF) Determina el flujo de sangre a nivel capilar. Sirve para delimitar la zona de penumbra. Método de Fick Según ley de Fick: 𝐶𝐵𝐹=𝑑𝐶𝑡(𝑡𝑚𝑎𝑥)𝑑𝑡𝐶𝑎𝑡𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑣(𝑡𝑚𝑎𝑥) Se necesita una retención de trazador para que sea correcta. Para ello la máxima pendiente de un punto ha de alcanzarse antes de que empiece el flujo de salida. (Cv(tmax)=0) 𝐶𝐵𝐹=𝑑𝐶𝑡(𝑡𝑚𝑎𝑥)𝑑𝑡𝐶𝑎(𝑡𝑚𝑎𝑥) No requiere corrección por recirculación de contraste Rápido pero ruidoso

7. TEORÍA - Mapas Método Singular ValueDecomposition (SVD) SVD, Técnica usada para descomponer matrices. A= U S VT Se aplica la función residuo R(t), reduce el retraso y la dispersión de contraste. ∆𝑡𝐶𝑎(𝑡0)0𝐶𝑎(𝑡1)𝐶𝑎(𝑡0)……00……⋱0𝐶𝑎(𝑡𝑁−1)𝐶𝑎(𝑡𝑁−2)⋯𝐶𝑎(𝑡0)∙𝑅𝑡0𝑅𝑡1⋮𝑅𝑡𝑁−1=𝐶𝑡𝑡0𝐶𝑡𝑡1⋮𝐶𝑡𝑡𝑁−1 Aplicando SVD R= B. V W UT R(t) es la fracción de contraste remanente en el tejido en un tiempo t. CBF es el máximo valor de R(t). Resultado es muy ruidoso. Se aplica un filtro de suavizado a la matriz A 𝑎𝑖𝑗=∆𝑡(𝐶𝑎𝑡𝑖−𝑗−1+4𝐶𝑎𝑡𝑖−𝑗+𝐶𝑎𝑡𝑖−𝑗+1)60≤𝑗≤𝑖 0 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑜

8. TEORÍA - Mapas Cerebral BloodVolume (CBV) Determina la presencia de sangre en el cerebro. Núcleo de la isquemia. Método Axel. No recirculación. Es el volumen de contraste en el tejido normalizado al volumen de sangre que pasa. Al ser 26 volúmenes es en tiempo discreto. Da igual tomar el volumen que pasa por la arteria que por la vena 𝐶𝐵𝑉=0∞𝐶𝑡(𝑑𝑡)0∞𝐶𝑎(𝑑𝑡)=0∞𝐶𝑡(𝑑𝑡)0∞𝐶𝑣(𝑑𝑡)=0∞𝐶𝑡(𝑡)0∞𝐶𝑎(𝑡)=0∞𝐶𝑡(𝑡)0∞𝐶𝑣(𝑡)

9. TEORÍA - Mapas Método Klotz-Köning. No vale Axel. Flujo de entrada puede ser provocado por perfusión lateral. Recirculación. Flujo por la arteria distinto al flujo por la vena. Zonas de isquemia pico de contraste tardío. TAC zonas de perfusión normal similar al TAC del sinus superior sagital. 𝐶𝐵𝑉=𝑚𝑎𝑥𝐶𝑡(𝑡)𝑚𝑎𝑥𝐶𝑣(𝑡)

10. TEORÍA - Mapas Mean Transit Time (MTT) Tiempo medio que tarda la sangre en circular a través del cerebro. Time ToPeak (TTP) Lo que tarda en llegar el pico de contraste de la curva temporal al tejido. Más tiempo implica peor perfusión MaximunIntensity Point (MIP) Pico de contraste la curva temporal Se utiliza como angiografía

11. TEORÍA – GIMIAS Software libre creado por el CISTIB vinculado a la UPF Basados en diagramas de flujo que integran plug-ins, programados en C++ con librerías de ITK. Integración de herramientas médicas, desarrolladas por programadores de diversos ámbitos. Procesado de imagen, simulaciones numéricas y visualización. Compatible con multitud de formatos DICOM, VTK, ANALYZE, NIFTI.

12. MÉTODOS DE CÁLCULO 26 Volúmenes durante 40.17 segundos. Retraso 4 volúmenes. Artefactos de fondo, cráneo y movimiento del paciente. Entrada (DICOM) Pre procesado Curvas temporales Mapas Post procesado Salida (ANALYZE,NIFTI)

13. MÉTODOS DE CÁLCULO Preprocesado. Entrada Salida Eliminar fondo Segmentar cráneo Registro

14. MÉTODOS DE CÁLCULO Crear máscara. Cálculo de histograma. Delimitación del límite Segmentación cráneo y camilla. Entrada Salida Crear máscara Aplicar filtro obtenido Aplicar un crecimiento por semilla

15. MÉTODOS DE CÁLCULO Crecimiento de región, a partir de una semilla. Semilla en centro de masas de la máscara. Crecimiento basado en operadores estadísticos. Media y desviación estándar de la semilla y alrededores. Se etiquetan los vóxeles como internos y externos.

16. MÉTODOS DE CÁLCULO Cálculo de curvas Ruidosas Filtro Paso-Bajo orden 3 y 5.

17. MÉTODOS DE CÁLCULO CBV Klotz-Köning 𝐶𝐵𝑉=𝑚𝑎𝑥𝐶𝑡(𝑡)𝑚𝑎𝑥𝐶𝑣(𝑡)

18. MÉTODOS DE CÁLCULO Postprocesado Valores de interés pequeños y muy similares Vasos y líquido cefalorraquídeo no interesan Salida (mapas ecualizados) Entrada Límites y re escalado Ecualización del histograma

19. MÉTODOS DE CÁLCULO Ecualización del histograma Contraste Se pueden diferenciar las zonas afectadas.

20. INTEGRACIÓN EN GIMIAS Mediante comand line plug-ins. Se utiliza el módulo Start New Module. Archivo Python Archivo .xml Archivo C++ Workflowtac_perfusion ImageThresholding, Total RigidRegistration, BrainSegmentation, Pixel Signal, Pixel Intensity, MTT y CTPerfusionPost Processing.

21. CASOS ESTUDIADOS Comparación con mapas calculados por un software de Siemens utilizado en el hospital Clínic Caso A, Mapas CBF y CBV Mapa CBF Fick más ruidoso que SVD Siemens más suavizado.

22. CASOS ESTUDIADOS Caso A, Mapa CBV Axel más suavizado, Klotz-Köning más estructuras. Mapas con mejor visión anatómica Mejor segmentación

23. CASOS ESTUDIADOS Caso B Mapas CBF, CBV y TTP Mapa CBF Más contraste anatómico, menos suavizado

24. CASOS ESTUDIADOS Caso B, Mapa CBV Axel más parecido a Siemens Mejor segmentación

25. CASOS ESTUDIADOS Caso B, Mapa TTP

26. CONCLUSIONES Mapa CBF mejor SVD Mapa CBV depende del propósito. Comparación visual con Siemens Mejor segmentación, mejora el contraste de la zona de interés Mejor contraste anatómico, se aprecia la anatomía de la zona afectada Mayor rango, visión de anatomía o más suavizado Pero más ruidosos Resultado mapas más versátiles

27. EVOLUCIÓN FUTURA Cuantificar mapas para encontrar umbrales que delimiten automáticamente el núcleo y la zona de penumbra Aplicar los umbrales sobre los mapas CBF y CBV Materia blanca y gris diferentes umbrales de perfusión Segmentar materia blanca de gris con mapa MIP Aplicar umbrales CBF y CBV en la materia gris para delimitar las zonas del ataque de isquemia

28. DEMOSTRACIÓN

29. GRACIAS POR SU ATENCIÓN ¿PREGUNTAS?